アパレル事業者様向け
商品需要予測コンサルティング
アパレルMD部門
気温変動で売上が大きくブレる
- 気象の影響度が分からず販売予測が不正確
- 販促や投入タイミングの判断が属人化
店舗・EC担当
需要の山谷が読めず販促が当てづらい
- 売れ始めやピークの時期を予測できない
- EC特有の急激な需要変動に対応できない
生産・在庫管理部門
在庫過多・欠品が頻発する
- 気象影響を加味できず、在庫過多や欠品などの販売チャンスロスが起きている
- エリア差が読めず配分計画が最適化されない
アパレルMD部門
気象感応度分析による精度の高い売上予測
- 気温×販売データの関係をカテゴリで可視化
- アパレル版1年半先長期気象予測レポートを活用したMD計画の最適化をサポート
店舗・EC担当
ピークイン/ピークアウト予測による適切な販促判断
- 売れ始め/ピーク/終売タイミングを気象条件と一緒に提示
- 最適な値引き率の判断をサポート
生産・在庫管理部門
気象×POSデータ統合による在庫最適化
- 気象を加味したアパレル需要予測モデルを構築
- エリア別の気象予測レポートの提供
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解決できる課題・効果
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どのように解決するか
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導入による成果・改善インパクト
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|---|---|---|
| 在庫最適化・欠品防止（アパレル在庫最適化） ファッションロス削減 |
気象感応度分析と長期気象予測データを組み合わせ、生産計画や発注計画を最適化 | 前年値を参考にした計画よりも誤差を14％改善 |
| ピークイン/ピークアウトの適正化（ピークイン予測/売れ始め予測） | 需要の「売れ始め/ピーク/終売」をピークイン/ピークアウト予測で可視化し、販促・在庫投入の判断を最適化 | 販促タイミングのズレを改善し、販売時期の最適化を実現 |
| 値引きの最適化（アパレル需要予測モデル） | 気温連動型の販売シミュレーションにより、値引き判断を最適化 | 値引率を抑え、利益率向上 |
| 販促・マーケティング最適化（気象データ活用/アパレル マーケティング） | 売れる温度帯と需要ピークを基に、PR・広告投下のタイミングを最適化 | 広告効率のアップ |
活用例
課題 気象と関連ある商品をまず知りたい
複数商品の売上データ×気象データで解析を行い、時期別、エリア別に気象との関係を可視化します。
| 暑いと 売れる |
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|---|---|---|---|
| 気温 関係なし |
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| 寒いと 売れる |
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複数商品と気象との関係性をざっくり把握いただけます。
課題
商品の「売れ始め」「ピーク」
「終売」タイミングを知りたい
商品の「売れ始め」、「ピーク」、「終売」のタイミングと
トリガーになる目安気温をエリア別にわかりやすくまとめます。
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マーケティングやPRでご活用いただけます。
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JWA気象予測とアラートメール配信
上記の解析で導きだされた結果をもって気象予測をご確認いただくことで今年の売れ始め、
ピーク、終売タイミングを把握していただけます。
課題 定量的に何個（いくら）売れるか予測したい
商品のPOS、出荷量、価格、在庫量など必要な詳細データと気象データと照合して解析を行います。
具体的な数量や売上の予測が可能です。
生産量・出荷量・在庫量の調整やマーケティングでご活用いただけます。
課題 過去の売上要因を紐解きたい
過去の売上要因を、あらゆる気象要素や経済要素などを踏まえて解析し、要因を探ります。
どの要因が影響したか客観的に見える化することで、今後の施策につなげていただけます。
| 順位 | 要因 | 影響度 |
|---|---|---|
| 1 | 価格 | 40% |
| 2 | 気温 | 30% |
| 3 | 雪 | 20% |
| 4 | TVCM | 10% |
今後の施策の検討材料にお使いいただけます。
得られる効果
01 無駄な在庫削減
02 欠品の回避
03 生産計画の効率化
04
値下げタイミング
調整による売上最大化
05
広告プロモーション
投下タイミング最適化
06 営業活動
サービス詳細
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長期気象予測レポートのご提供
最長2年先までの長期気象予測レポートをご提供。アパレル事業者様向けにカスタマイズしたレポートも。
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気象と商品の関連分析（気象感応度調査）
過去の商品データ×気象データで解析を行い、シーズン別・エリア別の商品と気象の関係を可視化。
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商品別の需要予測モデルの作成
商品と気象の関係から、未来の気象予測を使って商品需要予測ができるモデルを構築。
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需要予測情報の提供・コンサルティング
個別に需要予測モデルで算出した情報の提供。必要に応じて、気象情報提供、予報コンサルティングなども可能。
価格は実施内容・解析商品数などによって異なります。
課題等をお知らせいただければ、適切な分析・提供情報を提案いたしますので、お問い合わせください。
お問い合わせ
担当者よりヒアリング（課題・必要なリードタイム・販売構造等）
データ確認・要件整理（商品データの確認、対象カテゴリーと期間、提供内容の決定）
分析・解析・モデル構築
分析・解析結果の提供・説明、需要予測情報の配信・コンサルティング
FAQ
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アパレルの需要予測に、気象データを使うメリットは何ですか？
アパレル商品の販売量は気温等の気象要因の影響を受けます。特に2年先まで可能な長期気象予測は生産量や発注量の決定に役立ち、過剰な生産・発注による在庫過多や過少生産・発注による販売チャンスロスの削減の効果が期待できます。
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データを解析していただく場合、どのくらいの期間の販売データが必要ですか？
3〜5年分の販売データがあると、季節性や気象要因の分析精度が高まります。
短期間のデータでも分析可能ですが、過去データ×気象データの統合解析の観点から、一定期間のデータがある方が予測の安定性が向上します。 -
生産・仕入れ計画や値下げ判断にも使えますか？
はい。売上予測に基づき、生産量・仕入量・値下げの判断をシミュレーションできます。
特に、気温変動による需要の変動を加味した気温連動型の販売シミュレーションは、値下げタイミングや生産量の最適化に効果があります。 -
日本気象協会のアパレル向け商品需要予測は、通常の需要予測と何が違いますか？
日本気象協会のアパレル向け商品需要予測の特徴
- 2年先までの長期気象予測データを利用可能
- アパレルのデータ解析の知見が豊富
これにより、気象データの取り扱いに慣れたアナリストによる下記のような専門分析、データ提供、細やかなコンサルティングが可能となります。
- 気象感応度分析：商品ごとの気象影響度を算出
- ピークイン/ピークアウト予測：売れ始め〜ピーク〜終売を推定
- 需要予測の提供：気象予測データとPOSデータを統合した個別の需要予測
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小規模ブランドやEC専業ブランドでも利用できますか？
はい、可能です。
EC専業や店舗数が少ない場合でも、スマホアプリ「biz tenki」など、少額からでも長期気象予測を活用できるサービスラインナップを用意しています。 -
どの気象データを使いますか？気温以外も効果がありますか？
気温（最高・最低・平均）に加えて、湿度、降水量、天気などを使用します。
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どのカテゴリに最も効果がありますか？（アウター・ニットなど）
アウター、ニット、インナー、服飾雑貨など、気温によって売れ行きが大きく変わるアイテムで特に効果が大きいです。
まずはカテゴリ別の気象感応度分析により、影響の大きいアイテムを特定することで、より大きな効果の創出を目指します。 -
日本気象協会のアパレル事業者様向け商品需要予測を使うメリットは何ですか？（他社との違い）
日本気象協会のアパレル事業者様向け商品需要予測は、気象データを組み込んだアパレル特化の需要予測が強みです。特に最長2年先までの長期気象予測データを利用できるため、需要予測の精度向上が見込めます。また、多くのアパレル企業様をサポートしている実績もございます。
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導入後のサポートはありますか？
はい。モデルの精度検証や改善提案、販促・MDのタイミング調整など、アパレル需要予測コンサルとして継続サポートを行います。
